구조물이 가지는 에너지의 확률밀도함수를 이용한 능도제어 알고리듬을 제안한다. 구조물의 에너지는 Rayleigh 확률분포를 가지는 것으로 가정된다. 이것은 에너지가 항상 양의 값을 가지고 최소에너지가 발생할 확률은 1이라는 조건을 Rayleigh 확률분포가 만족시킨다는 사실에 근거한다. 제어력의 크기는 가정된 확률밀도함수에 따라 구조물의 에너지가 설계자에 의해 설정된 에너지 임계값을 넘을 확률의 크기에 비례하도록 산정되며, 제어력의 방향은 Lyapunov 제어기 설계기법에 따라 결정된다. 제시된 알고리듬은 LQR 제어기와 비교하여 최대응답을 줄이는 효과를 가지며, 제어력의 임계를 고려할 수 있는 장점을 가진다. 또한 Lyapunov 제어기에서 발생가능한 채터링(chattering)현상을 피할 수 있다.

This study is to analyse probability distribution characteristics of water supply demand. Two cities located near Seoul were selected as study areas. In this study, two probalility distribution types were tested using the K-S(Kolmogorov-Smirnov) method. The K-S method was used to prove the goodness of the selected distribution type. And also, the goodness of maximum day demand to average day demand ratio which was obtained by field data was tested. Conclusions are as follows. 1.Bothl normal distribution type and lognormal distribution type are appropriate as the probalility distribution type for the water supply demand. 2. The probability distribution characteristics can be used to test the goodness of the maximum day to average day demand ratio.

항로는 선박의 통항이 빈번하고 특히, 항로의 입구부는 선박의 출입이 잦아 사고의 위험이 높은 지역이지만, 항로 단면에서의 통항 분포에만 초점을 맞춘 연구가 다수였으며, 항로 통항 선박간의 시간분포에 대한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구에서는 대상항로에서의 통항 선박간의 시간 최적분포를 분석하기 위해서 1주일간의 선박의 통항현황을 조사하였다. 통항현황을 바탕으로 항로 입구부에 1개의 Gate line을 선정하고, Gate line을 통과하는 선박을 입출항, 교통량으로 구분하여 분석하였다. 대상항로의 해상교통 분석 자료를 바탕으로 입출항과 교통량으로 구분하여 항로 통항 선박간의 시간 최적 확률분포를 분석하였다. 최적 확률분포를 분석하기 위하여 경계분포, 비경계분포, 비음수분포, 고급분포로 구분하여 총 31개의 확률분포를 적용하였으며, 최적 확률분포 상위 3개를 분석하기 위하여 KS 검정을 사용하였다. 분석 결과 대상 항로에서 통항 선박간의 최적 시간 확률분포는 Wakeby 분포로 분석되었으며, 도로교통 등의 선행연구에서 사용한 비음수 분포와 다르게 고 급분포가 대부분을 차지하는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 항로 통항 선박간의 시간 분포를 적용함에 있어 다른 교통 분야의 선행연구에서 사용한 대표적인 확률분포를 적용하는 것은 적합하지 않는 것으로 판단된다. 또한 실제 교통조사 시 통항 선박간의 거리와 최적 확률분포로 추정한 거리가 비교적 유사함을 확인하였다. 다만 본 연구는 대표적인 1개의 항로를 분석한 만큼 향후 다양한 항로에서의 통항 선박간의 시간 간격 및 교통용량 산정 등의 후속연구가 필요한 것으로 판단된다.

이 연구에서는 교량 주요부재의 내진보강 우선순위를 합리적으로 결정하는데 그 목적이 있다. 평가대상으로 케이블 교량을 선정하였으며 정량적 지표인 주요부재의 취약도를 평가하기 위해 확률분포에 근거한 신뢰도를 활용하였다. 확률변수인 안전계수는 주하중(고정하중, 활하중)과 부하중(지진, 내풍, 온도 등)을 고려하였고 지진하중은 교량의 사용수명 동안 발생 가능한 진진을 적용하였다. 이러한 신뢰도를 근간으로 각 주요부재의 취약도 점유율을 확인한 결과 받침(23.8%)이 가장 취약하였으며 받침콘크리트(20.5%), 교각(18.9%), 기초(17.3%), 보강형(14.6%), 케이블(5.0%) 순으로 나타났다.

선박의 접안과정 중 발생하는 접안에너지는 접안속도와 밀접한 관계가 있다. 접안속도가 과다할 경우 선박 및 부두에 손상이 발생 하는 접안사고로 이어질 수 있으므로 적절한 접안속도를 설계하는 것이 중요하다. 선박접안속도의 경우, 일반적으로 대수정규분포를 따른다 고 가정하고 있으나 국내에서는 이에 대한 검증이나 연구가 없어 해외의 사례를 바탕으로 설계접안속도를 설정하고 있는 상황이다. 이에 본 연구에서는 부두의 선박접안속도 분석을 통계학적으로 접근하여 실측데이터와 확률분포를 비교하여 가장 적합한 확률분포를 찾고자 하였다. 적합도 검정으로는 K-S(Kolmogorov-Smirnov) 검정, A-D(Anderson-Darling) 검정, Q-Q(Quantile-Quantile) 플롯 등을 이용하여 접안속도 실측치 분포에 적합한 확률분포를 확인하였다. 분석 결과, 접안속도의 빈도분포는 선박의 재화상태에 따라 만재 시, 대수정규분포, 경하 시에 는 와이블분포와 적합함을 확인하였다. 또한 적합도 검정 결과를 이용하여 초과확률에 해당하는 접안속도 예측치를 산출하였다. 이 예측값과 해당 부두의 설계접안속도와 비교 해본 결과, 예측값이 설계값을 크게 초과함을 확인하였다. 이를 통해 설계 시의 접안속도가 현실과 맞지 않게 다소 낮게 설정되어 있음을 알 수 있으며, 이 결과를 바탕으로 적정 설계접안속도 산정법 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

탄소섬유보강폴리머(CFRP)는 경량이며, 성형성 및 작업성이 뛰어나 보수보강재료로서 널리 사용되고 있다. 하지만, 연성재료인 철근과는 달리 CFRP는 취성재료이므로, 철근에서 사용되는 전통적인 설계접근 방법을 적용하는 것은 부적합하다. 연성재료인 철근은 항복이후 요소사이의 응력재분배가 이뤄져 복합요소의 거동은 평균화된다. 따라서 복합요소의 응력 평균은 단위요소의 평균과 같고, 표준편차는 더 작아진다. 따라서 연성재료의 설계값은 증가시킬 수 있으나, 안전측, 실무적 접근에서 고정값을 사용한다. 반면 취성재료의 경우, 응력재분배를 기대하기 어려워 복합요소의 거동은 더 약한 요소에 의해 결정된다. 이에 복합요소의 응력의 평균값과 표준편차는 감소한다. 따라서 취성재료의 설계값은 요소수가 증가할수록 감소한다. 이 논문에서는 취성재료에서 정규분포를 가지는 단위요소가 요소 결합에 따라 와이블 분포를 가지게 됨을 증명하고, 이를 반영하여 하중이 작용하는 면적에 따른 물성치의 보정식을 제안하였다.

해양사고를 야기한 선원의 행동오류를 식별하는 것은 해양사고의 예방 또는 저감에 관한 연구의 기초가 된다. 본 연구의 목적은 선원들의 행동오류를 세 가지 행동(즉, Skill, Rule, Knowledge)으로 모델링하는데 필요한 최적의 확률분포함수를 추정하는데 있다. 본 저자들 의 사전 연구에서 획득한 해양사고 종류별 행동오류 데이터를 이용하여 세 가지 행동오류에 최적인 확률분포함수를 추정하고, 확률분포함수에서 도출한 확률 값들 사이의 유의성을 검증하였다. 확률분포함수 추정에는 최우추정법(Maximum Likelihood Estimation, MLE)을 적용하고, 유의성 검증에는 분산분석(ANOVA)를 이용하였다. 실험결과 여덟 가지 해양사고 종류별 세 가지 행동으로 각각에 대해서 최소의 오차를 갖는 확률분포함수를 추정할 수 있었다. 이를 이용하여 계산한 여덟 가지의 해양사고 종류에 대한 세 가지 행동오류들의 확률 값들은 통계적인 유의성이 관측 되었다. 또한, 행동오류가 해양사고에 영향을 미치는 것으로 관측되었다.

This study investigates the performance of four Bayesian methods, Random Walk Metropolis (RWM), Hit-And-Run Metropolis (HARM), Adaptive Mixture Metropolis (AMM), and Population Monte Carlo (PMC), for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution, and the results are compared with those of conventional parameter estimation methods; namely, the Method Of Moment (MOM), Maximum Likelihood Method (MLM), and Probability Weighted Method (PWM). As a result, Bayesian methods yield similar or slightly better results in parameter estimations compared with conventional methods. In particular, PMC can reduce parameter uncertainty greatly compared with RWM, HARM, and AMM methods although the Bayesian methods produce similar results in parameter estimations. Overall, the Bayesian methods produce better accuracy for scale parameters compared with the conventional methods and this characteristic improves the accuracy of probability rainfall. Therefore, Bayesian methods can be effective tools for estimating the parameters and uncertainties of probability rainfall distribution in hydrological practices, flood risk assessment, and decision-making support.

본 연구에서는 모수(parameter)가 시간에 따라 변화하는 비정상성 확률분포를 훙수빈도분석에 적용하였다. 또한, 비정상성을 가정한 재현기간 및 위험도를 추정하였다. GEV (Generalized Extreme Value) 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였으며 비정상성 모형은 위치모수(location parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 규모모수(scale parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 모두 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분되었다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 상대적 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며, 우리나라의 8개 다목적댐(충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 사용하여 제안된 절차를 적용하고 결과를 비교분석하였다. 적합모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 6개 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 특히 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 작게 산정되었음을 알 수 있었다.

The probability distribution of wind speeds is a mathematical function describing the range and relative frequency of wind speeds at a particular location . In other word , the behavior of wind velocity at a given site can be specified as a probability distribution function. The accuracy of design wind estimation depends on the choice of an appropriate probability distribution model (PDM) and parameter estimation techniques. Generally, parameters for PDMs are estimated with the method of moments(MOM), probability weighted moments(PWM), and maximum likelihood (ML). In this work , we tried to estimate the parameters of PDMs for wind speed data using a recently developed meta-heuristic approach known as a harmony search (HS) that is a phenomenon-mimicking algorithm. The performance of the HS is compared to the genetic algorithm (GA) and conventional method (i.e.,ML) via simulation and case study.

강우빈도해석에서 가장 핵심적인 부분은 확률분포(probability distribution)를 결정하는 것이다. 이러한 점에서 국내외에서는 다양한 확률분포를 적용하여 빈도해석을 수행하고 있으나, 확률분포를 결정하기 위한 기준이 명확하지 않다. 상대적으로 자료연한이 짧은 수문자료를 활용하여 장기간의 재현기간의 수문량을 추정하는 이유로 추정되는 수문량의 불확실성이 매우 큰 것으로 알려지고 있다. 국내에서는 일반적으로 40년의 관측자료를 대상으로 100년 빈도 이상의 확률수문량을 추정하게 됨으로서 재현기간의 큰 확률수문량 추정시 불확실성이 가중될 수 밖에 없다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우빈도해석시 주로 이용되는 Gumbel분포형과 GEV분포형을 대상으로 매개변수의 불확실성을 정량적으로 해석하기 위한 방안으로 Hierarchical Bayesian 기법과 연계한 매개변수 추정방안을 제시하고자 한다. 이와 함께 매개변수의 불확실성과 매개변수 수 등을 종합적으로 고려한 DIC(deviance information criteria) 기반의 확률분포형의 적합성 평가방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 국내 주요 강수관측지점의 다양한 지속시간에 대해서 모형을 적용하고 검증하였다.

최근 전 세계적으로 지구온난화, 기후변화와 같은 기상이변으로 인해 태풍, 호우를 비롯한 폭설, 한파등과 같은 자연재난의 빈도와 그 규모가 증대되고 있다. 특히 대설의 경우 소방방재청의 재해연보 자료에 따르면 최근 31년간(1979년-2009년) 우리나라 자연재해의 연평균 발생건수는 호우, 강풍, 대설, 태풍, 기타, 한파 순이었으나 최근 5년 동안(2005년-2009년)에는 호우, 대설, 강풍, 기타, 태풍 순으로 대설에 의한 피해 횟수가 증가하고 있는 실정이다. 그러므로 대설에 취약한 시설물의 안전한 설계를 위해 빈도별 적설심을 통하여 적절한 설해위험도를 산정하는 것은 매우 중요하다고 할 수 있다.<br>우리나라는 설해위험도 분석을 수행하기 위해 연최고 최심적설 시계열을 이용하여 건축물 하중 기준 및 해설(2000)에서 제시하고 있는 확률분포형인 2변수 감마분포(Gamma distribution), 매개변수 추정방법인 모멘트법(Method of momoent)을 이용하여 빈도분석을 수행하고 있다. 이는 국외의 연구결과를 그대로 우리나라에 적용시킨 것으로 보다 정확한 결과를 도출하기 위해서는 우리나라에 적합한 확률분포형과 매개변수 추정방법의 선정이 요구된다.<br>본 연구에서는 우리나라 설해위험도 분석에 가장 적합한 확률분포형과 매개변수추정방법을 선정하기 위해 기존에 사용되어진 2변수 감마분포와 자료의 극치, 즉 최대치 또는 최소치 계열에 적합한 확률분포형인 일반화된 극치분포(Generalized Extreme Value, GEV), Type-1 극치분포(Gumbel), Type-2 극치분포(Log-Gumbel), Type-3 극치분포(Weibull)와 매개변수 추정방법으로는 모멘트법과 확률가중모멘트법(Probability Weighted Moments), 총 4가지 확률분포형과 2가지 매개변수 추정법을 활용하여 빈도별 설해위험도 분석을 수행하였다. 선정된 확률분포형과 매개변수 추정방법을 통하여 우리나라의 빈도별 설해위험도 분석을 수행하였으며 수행결과를 통해 각 지역별 설해위험도의 특징을 분석하였다.

수공구조물의 설계 시 적절한 확률수문량을 추정하는 것은 매우 중요하며, 이러한 확률수문량을 추정하기 위해서는 표본으로서의 수문자료를 잘 표현할 수 있는 확률분포형을 찾아야 한다. 이와 같이 수문자료에 통계적 특성을 잘 표현할 수 있는 확률분포형을 찾기 위해서 적합도 검정을 실시하며, 적합도 검정 중 하나인 확률도시 상관계수 검정은 비교적 최근에 개발되어 그 사용법이 간단하며 높은 기각능력을 갖는다고 알려져 있다. 본 연구에서는 왜곡도 계수의 영향을 고려할 수 있는 도시위치공식을 이용하여 확률도시 상관계수 검정통계량을 유도하고 그 기각능력을 검토하였으며, 그 결과를 기존에 왜곡도 계수를 고려하지 않은 확률도시 상관계수 검정 방법과 비교해보았다. 그 결과 본 연구에서 유도된 확률도시 상관계수 검정에 의한 기각능력이 기존의 검정 방법들 보다 뛰어났으며, 특히 표본 크기가 작을수록, 발생 분포형이 형상 매개변수를 가질 경우 기각능력이 높게 나타나는 것으로 나타났다.

This study applied the Bayesian method for the quantification of the parameter uncertainty of spatial linear mixed model in the estimation of the spatial distribution of probability rainfall. In the application of Bayesian method, the prior sensitivity analysis was implemented by using the priors normally selected in the existing studies which applied the Bayesian method for the puppose of assessing the influence which the selection of the priors of model parameters had on posteriors. As a result, the posteriors of parameters were differently estimated which priors were selected, and then in the case of the prior combination, F-S-E, the sizes of uncertainty intervals were minimum and the modes, means and medians of the posteriors were similar to the estimates using the existing classical methods. From the comparitive analysis between Bayesian and plug-in spatial predictions, we could find that the uncertainty of plug-in prediction could be slightly underestimated than that of Bayesian prediction.

The probability concepts mainly used for rainfall or flood frequency analysis in water resources planning are the frequentist viewpoint that defines the probability as the limit of relative frequency, and the unknown parameters in probability model are considered as fixed constant numbers. Thus the probability is objective and the parameters have fixed values so that it is very difficult to specify probabilistically the uncertianty of these parameters. This study constructs the uncertainty evaluation model using Bayesian MCMC and Metropolis -Hastings algorithm for the uncertainty quantification of parameters of probability distribution in rainfall frequency analysis, and then from the application of Bayesian MCMC and Metropolis- Hastings algorithm, the statistical properties and uncertainty intervals of parameters of probability distribution can be quantified in the estimation of probability rainfall so that the basis for the framework configuration can be provided that can specify the uncertainty and risk in flood risk assessment and decision-making process.

Bootstrap methods is the computer-based resampling method that estimates the standard errors and confidence intervals of summary statistics using the plug-in principle for assessing the accuracy or uncertainty of statistical estimates, and the BCa method among the Bootstrap methods is known much superior to other Bootstrap methods in respect of the standards of statistical validation. Therefore this study suggests the method of the representation and treatment of uncertainty in flood risk assessment and water resources planning from the construction and application of rainfall frequency analysis model considersing the uncertainty based on the nonparametric BCa method among the Bootstrap methods for the assessement of the estimation of probability rainfall and the effect of uncertainty considering the uncertainty of the parameter estimation of probability in the rainfall frequency analysis that is the most fundamental in flood risk assessement and water resources planning.

본 논문에서는 확률강우량에 대한 공간분포 추정에 있어서 공간변동성에 따른 불확실성을 평가하기 위하여 지구통계 학적 추계모의기법인 CEM과 SGS 기법을 비교하였다. CEM과 SGS를 이용한 추계모의에 있어서 공간상관구조의 재생성, 확률강우량에 대한 불확실성 평가측도로서 실현치에 대한 통계치(표준편차, 변동계수, 사분위수 범위 및 범위)의 공간분포, 유역평균강우량의 불확실성 분포의 경우 두 기법이 대체로 비슷한 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 그러나 모

Identification of probability distribution for water quality constituents from specific land use is important to achieve successful implementation of TMDL program. In this 3-year study, distribution of discharge and BOD(Biological Oxygen Demand) concentration from paddy rice fields were monitored. Four probability distributions, normal, log-normal, Gamma and Weibull were fitted and the goodness-of-fit was assessed using probability plots and Kolmogorov-Smirnov test. EMCs of BOD in runoff from paddy field ranged 0.37 to 7.99 mgL -1 , and all four probability distributions were acceptable. But the normal distribution would be preferred for BOD from paddy fields considering nature of straight forward application.

본 연구는 확률강우량에 대한 공간분포 추정시 신뢰도를 향상시키는데 있어서 외부변수 사용의 유효성을 평가하기 위하여 확률강우량과 단일 보조변수로서 지형특성인자들과의 상관관계를 고려한 KED 기법을 적용하였으며, 그 결과 강우공간분포 및 유역평균강우량의 추정에 있어서 확정론적 공간보간기법 및 크리징 기법과 대체로 비슷한 결과를 나타내는 것으로 분석되었으며, KED 및 크리징 기법에 대한 교차검증 결과 보조변수로서 표고를 사용한 KED 기법이 가장 좋은 결과